ИСКУССТВЕННЫЕ НЕЙРОННЫЕ СЕТИ ДЛЯ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ ИЗМЕНЕНИЯ ПРИЗЕМНЫХ КОНЦЕНТРАЦИЙ ОСНОВНЫХ ПАРНИКОВЫХ ГАЗОВ : ARTIFICIAL NEURAL NETWORKS FOR PREDICTING CHANGES IN SURFACE CONCENTRATIONS OF THE MAJOR GREENHOUSE GASES
Рассматриваются несколько типов искусственных нейронных сетей (ИНС) для прогнозирования динамики изменения концентрации основных парниковых газов. Исследование основано на данных по приземной концентрации трех основных парниковых газов (метана, углекислого газа и водяного пара), полученных в ходе мо...
Main Authors: | , , , , , , , |
---|---|
Format: | Text |
Language: | Russian |
Published: |
ООО "Научтехлитиздат"
2021
|
Subjects: | |
Online Access: | https://dx.doi.org/10.25791/esip.09.2021.1248 http://eco.tgizd.ru/ru/arhiv/20681 |
id |
ftdatacite:10.25791/esip.09.2021.1248 |
---|---|
record_format |
openpolar |
spelling |
ftdatacite:10.25791/esip.09.2021.1248 2023-05-15T15:16:15+02:00 ИСКУССТВЕННЫЕ НЕЙРОННЫЕ СЕТИ ДЛЯ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ ИЗМЕНЕНИЯ ПРИЗЕМНЫХ КОНЦЕНТРАЦИЙ ОСНОВНЫХ ПАРНИКОВЫХ ГАЗОВ : ARTIFICIAL NEURAL NETWORKS FOR PREDICTING CHANGES IN SURFACE CONCENTRATIONS OF THE MAJOR GREENHOUSE GASES Шичкин, А.В. Буевич, А.Г. Ремезова, М.С. Сергеев, А.П. Баглаева, Е.М. Субботина, И.Е. Сергеева, М.В. Мамедалиева, А.Ю. 2021 https://dx.doi.org/10.25791/esip.09.2021.1248 http://eco.tgizd.ru/ru/arhiv/20681 ru rus ООО "Научтехлитиздат" парниковые газы временные ряды искусственные нейронные сети прогнозирование greenhouse gases time series artificial neural networks forecasting Text article-journal Journal Article ScholarlyArticle 2021 ftdatacite https://doi.org/10.25791/esip.09.2021.1248 2021-11-05T12:55:41Z Рассматриваются несколько типов искусственных нейронных сетей (ИНС) для прогнозирования динамики изменения концентрации основных парниковых газов. Исследование основано на данных по приземной концентрации трех основных парниковых газов (метана, углекислого газа и водяного пара), полученных в ходе мониторинга динамики изменения концентрации основных парниковых газов на арктическом о. Белый, Ямало-Ненецкий АО, Россия. Прогноз был получен с использованием следующих типов ИНС: нелинейная авторегрессионная нейронная сеть с внешним входом (NARX), нейронная сеть Элмана (Elman) и многослойный персептрон (MLP). Для исследования был выбран временной интервал длительностью 168 ч в летний период 2016 г., который характеризовался ярко выраженным суточным циклом изменений концентраций парниковых газов. Прогноз осуществлялся для 20-часового временного интервала. Модель ИНС типа NARX построила наиболее точный прогноз изменения концентраций для всех парниковых газов. : This work discusses several types of artificial neural networks (ANNs) for predicting the dynamics of changes in the concentration of the major greenhouse gases. The study is based on data on the surface concentration of the three main greenhouse gases (methane, carbon dioxide and water vapor), which were obtained during the monitoring of the dynamics of changes in the concentration of the main greenhouse gases on the Arctic island Belyy, Yamalo-Nenets Autonomous District, Russia. The forecast was obtained using the following types of ANNs: nonlinear autoregressive neural network with external input (NARX), Elman’s neural network (Elman) and Multilayer perceptron (MLP). For the study, a time interval of 168 hours was selected in the summer period of 2016, which was characterized by a pronounced daily cycle of changes in greenhouse gas concentrations. The forecast was carried out for a 20-hour time interval. The ANN model type NARX has built the most accurate prediction of concentration changes for all greenhouse gases. : Экологические системы и приборы, Выпуск 9 2021 Text Arctic nenets Yamalo Nenets Ненец* DataCite Metadata Store (German National Library of Science and Technology) Arctic Arctic Island ENVELOPE(-74.766,-74.766,62.234,62.234) |
institution |
Open Polar |
collection |
DataCite Metadata Store (German National Library of Science and Technology) |
op_collection_id |
ftdatacite |
language |
Russian |
topic |
парниковые газы временные ряды искусственные нейронные сети прогнозирование greenhouse gases time series artificial neural networks forecasting |
spellingShingle |
парниковые газы временные ряды искусственные нейронные сети прогнозирование greenhouse gases time series artificial neural networks forecasting Шичкин, А.В. Буевич, А.Г. Ремезова, М.С. Сергеев, А.П. Баглаева, Е.М. Субботина, И.Е. Сергеева, М.В. Мамедалиева, А.Ю. ИСКУССТВЕННЫЕ НЕЙРОННЫЕ СЕТИ ДЛЯ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ ИЗМЕНЕНИЯ ПРИЗЕМНЫХ КОНЦЕНТРАЦИЙ ОСНОВНЫХ ПАРНИКОВЫХ ГАЗОВ : ARTIFICIAL NEURAL NETWORKS FOR PREDICTING CHANGES IN SURFACE CONCENTRATIONS OF THE MAJOR GREENHOUSE GASES |
topic_facet |
парниковые газы временные ряды искусственные нейронные сети прогнозирование greenhouse gases time series artificial neural networks forecasting |
description |
Рассматриваются несколько типов искусственных нейронных сетей (ИНС) для прогнозирования динамики изменения концентрации основных парниковых газов. Исследование основано на данных по приземной концентрации трех основных парниковых газов (метана, углекислого газа и водяного пара), полученных в ходе мониторинга динамики изменения концентрации основных парниковых газов на арктическом о. Белый, Ямало-Ненецкий АО, Россия. Прогноз был получен с использованием следующих типов ИНС: нелинейная авторегрессионная нейронная сеть с внешним входом (NARX), нейронная сеть Элмана (Elman) и многослойный персептрон (MLP). Для исследования был выбран временной интервал длительностью 168 ч в летний период 2016 г., который характеризовался ярко выраженным суточным циклом изменений концентраций парниковых газов. Прогноз осуществлялся для 20-часового временного интервала. Модель ИНС типа NARX построила наиболее точный прогноз изменения концентраций для всех парниковых газов. : This work discusses several types of artificial neural networks (ANNs) for predicting the dynamics of changes in the concentration of the major greenhouse gases. The study is based on data on the surface concentration of the three main greenhouse gases (methane, carbon dioxide and water vapor), which were obtained during the monitoring of the dynamics of changes in the concentration of the main greenhouse gases on the Arctic island Belyy, Yamalo-Nenets Autonomous District, Russia. The forecast was obtained using the following types of ANNs: nonlinear autoregressive neural network with external input (NARX), Elman’s neural network (Elman) and Multilayer perceptron (MLP). For the study, a time interval of 168 hours was selected in the summer period of 2016, which was characterized by a pronounced daily cycle of changes in greenhouse gas concentrations. The forecast was carried out for a 20-hour time interval. The ANN model type NARX has built the most accurate prediction of concentration changes for all greenhouse gases. : Экологические системы и приборы, Выпуск 9 2021 |
format |
Text |
author |
Шичкин, А.В. Буевич, А.Г. Ремезова, М.С. Сергеев, А.П. Баглаева, Е.М. Субботина, И.Е. Сергеева, М.В. Мамедалиева, А.Ю. |
author_facet |
Шичкин, А.В. Буевич, А.Г. Ремезова, М.С. Сергеев, А.П. Баглаева, Е.М. Субботина, И.Е. Сергеева, М.В. Мамедалиева, А.Ю. |
author_sort |
Шичкин, А.В. |
title |
ИСКУССТВЕННЫЕ НЕЙРОННЫЕ СЕТИ ДЛЯ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ ИЗМЕНЕНИЯ ПРИЗЕМНЫХ КОНЦЕНТРАЦИЙ ОСНОВНЫХ ПАРНИКОВЫХ ГАЗОВ : ARTIFICIAL NEURAL NETWORKS FOR PREDICTING CHANGES IN SURFACE CONCENTRATIONS OF THE MAJOR GREENHOUSE GASES |
title_short |
ИСКУССТВЕННЫЕ НЕЙРОННЫЕ СЕТИ ДЛЯ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ ИЗМЕНЕНИЯ ПРИЗЕМНЫХ КОНЦЕНТРАЦИЙ ОСНОВНЫХ ПАРНИКОВЫХ ГАЗОВ : ARTIFICIAL NEURAL NETWORKS FOR PREDICTING CHANGES IN SURFACE CONCENTRATIONS OF THE MAJOR GREENHOUSE GASES |
title_full |
ИСКУССТВЕННЫЕ НЕЙРОННЫЕ СЕТИ ДЛЯ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ ИЗМЕНЕНИЯ ПРИЗЕМНЫХ КОНЦЕНТРАЦИЙ ОСНОВНЫХ ПАРНИКОВЫХ ГАЗОВ : ARTIFICIAL NEURAL NETWORKS FOR PREDICTING CHANGES IN SURFACE CONCENTRATIONS OF THE MAJOR GREENHOUSE GASES |
title_fullStr |
ИСКУССТВЕННЫЕ НЕЙРОННЫЕ СЕТИ ДЛЯ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ ИЗМЕНЕНИЯ ПРИЗЕМНЫХ КОНЦЕНТРАЦИЙ ОСНОВНЫХ ПАРНИКОВЫХ ГАЗОВ : ARTIFICIAL NEURAL NETWORKS FOR PREDICTING CHANGES IN SURFACE CONCENTRATIONS OF THE MAJOR GREENHOUSE GASES |
title_full_unstemmed |
ИСКУССТВЕННЫЕ НЕЙРОННЫЕ СЕТИ ДЛЯ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ ИЗМЕНЕНИЯ ПРИЗЕМНЫХ КОНЦЕНТРАЦИЙ ОСНОВНЫХ ПАРНИКОВЫХ ГАЗОВ : ARTIFICIAL NEURAL NETWORKS FOR PREDICTING CHANGES IN SURFACE CONCENTRATIONS OF THE MAJOR GREENHOUSE GASES |
title_sort |
искусственные нейронные сети для прогнозирования изменения приземных концентраций основных парниковых газов : artificial neural networks for predicting changes in surface concentrations of the major greenhouse gases |
publisher |
ООО "Научтехлитиздат" |
publishDate |
2021 |
url |
https://dx.doi.org/10.25791/esip.09.2021.1248 http://eco.tgizd.ru/ru/arhiv/20681 |
long_lat |
ENVELOPE(-74.766,-74.766,62.234,62.234) |
geographic |
Arctic Arctic Island |
geographic_facet |
Arctic Arctic Island |
genre |
Arctic nenets Yamalo Nenets Ненец* |
genre_facet |
Arctic nenets Yamalo Nenets Ненец* |
op_doi |
https://doi.org/10.25791/esip.09.2021.1248 |
_version_ |
1766346545735663616 |